3.1 量表设计
为保证量表的信度与效度，所采用的量表来自已有的相关研究[26];并根据移动图书馆使用情境进行修改和完善。各变量的测度项来源如表 1所示。所有测度项采用李克特 7 等级量表进行测试，其中“7”表示非常同意，“1”表示“非常不同意”.
为保证问卷内容的有效性，进行两阶段的预测试。首先，征询来自图书馆、IS 领域内 2 位专家学者的意见，据此进一步完善问卷。接着邀请15 名本科学生进行小样本的预调研，针对问卷的内容、格式、题项顺序、清晰易懂等进行再次修改及完善，最终形成正式问卷。
3.2 数据搜集
本研究选取大学本科学生作为实证研究对象，通过发放纸质问卷进行数据搜集，最终发放问卷 130 份，回收问卷 106 份；其中无效问卷 6份（包括不完整问卷 4 份，全部或几乎全部勾选同一答案的问卷 2 份），有效问卷 100 份。40% 的用户是男性；96% 的用户年龄位于 18-22 岁之间；59% 的用户为大二学生；77% 的用户来自管理综合学科；59% 的用户使用移动图书馆的经历在 3 个月以下。
4 数据分析及结果
4.1 测量模型
测量模型的评估主要通过检验聚合效度和区别效度来进行。聚合效度反映了一个因子的测度项之间是否具有高度相关性，主要指标有因子载荷、CR 和 AV E[32].当因子载荷值高于 0.70时，测度项具有较好的可靠性[33].如表 1所示，所有测度项的因子载荷值均得到满足。通常情况下，当 CR 值大于 0.70 时，表明该因子具有较好的可靠性[34];而 AVE 可接受的值必须大于0.50[35].表 1中各变量的 CR 和 AVE 值均符合这些阈值标准。因此，测量模型具有较好的聚合效度。
区别效度反映了不同因子的测度项之间的相关性是否尽可能小，其评价标准是每个变量的AVE 值的平方根必须大于该变量与其他变量的相关性系数[36].表 2 中每个变量 AVE 值的平方根均显着大于其与其他变量的相关性系数。这表明测量模型具有较好的区别效度。
4.2 结构模型
通过 Sm artPLS 对模型进行路径参数估计后，利用 Bootstrapping 方法从原始数据中选取容量为 1000 的重抽样样本，检验模型中各路径系数的显着性。PLS 分析结果（见图 2）显示，使用绩效、使用行为、任务 - 技术匹配和态度的方差解释比例分别是 55.4% 、29.6% 、35.8% 和36.9% .就显着关系而言，除了任务特性与任务- 技术匹配、任务 - 技术匹配与使用行为之间不存在显着关系之外，其他路径均显着。即假设H2、H3、H4、H6 和 H7 成立，假设 H1和 H5不成立。
为评价模型拟合度，需进一步通过盲目（Blind-folding）过程进行 Stone-G eisser检验[37].如果Q2大于 0,则模型具有预测关联性[38].结果显示，任务 - 技术匹配、态度、使用行为和使用绩效的 Q2值分别为 0.298、0.332、0.233 和0.439.
5 讨论
本文旨在探索 TTF 对移动图书馆使用绩效的影响。研究结果显示，技术特性显着影响 TTF,而 TTF 对使用绩效和态度产生显着影响。这验证了 TTF 能够用于解释移动图书馆使用绩效的假设。这一结论与已有研究相一致，如 Good-hue 和 Thom pson[39]、M cGill 和 Klobas[40]的研究。这意味着，服务提供商在设计移动图书馆功能时，需要尽可能地调研用户需求并充分考虑用户对 TTF 的感知。在掌握用户需求的基础上，采用与这些需求相匹配的技术设计对应的功能，以便使 TTF 程度更高，从而唤起用户对移动图书馆使用的积极情绪，并提升其使用绩效。例如，服务提供商可与高校图书馆联合开展用户需求调研，以了解用户对移动图书馆功能的期望。
与预期假设不一样的是，TTF 对使用行为不产生直接作用，而是通过态度对其产生间接作用；态度则对移动图书馆的使用行为产生显着的正向作用。当用户对移动图书馆持有积极态度时，会促使其使用行为。当移动图书馆具有高层次的 TTF 时，如果其不能给用户带来积极的评价，那么用户仍然不会使用移动图书馆。这意味着服务提供商需要关注用户对移动图书馆使用的态度，需要努力唤起用户的积极评价。比如，当用户在使用过程中遇到困难时，移动图书馆能够及时提供便捷的帮助；又如，移动图书馆的使用应有助于促进用户的学习或工作。
本研究结果显示，任务特性对 TTF 不产生作用。原因可能在于目前移动图书馆仍在发展中，大部分用户（59% ）可能处于使用初期阶段，还未能充分挖掘移动图书馆的特性以满足其需求。因此，服务提供商需要加强宣传，以便让用户有意识地利用移动图书馆来进行学习或研究，从而尽可能地使用移动图书馆各项功能，提升用户对移动图书馆 TTF 的感知。
需要注意的是，本研究不可避免地存在局限性。首先，样本数较小，利用便利抽样进行数据采集，这限制了结论的广泛性。未来研究可考虑在更大范围内抽样以更好地支撑理论模型。其次，原始的 TPC 模型提出了使用行为的不同前置因素，但本研究仅考虑态度对使用行为的影响。今后进一步的研究可同时考虑其他前置因素。
参考文献
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[2] [20] [25] [39] Goodhue D,Thompson R L. Task-tech-nology fit and individual performance [J]. MIS Quarterly,1995,19 （2）：213-236.
[3] Goh T T,Liew C L. SMS-based library cataloguesystem:A preliminary investigation of user acceptance[J]. The Electronic Library,2009,27 （3）：394-408.
